4 Platform Terpercaya Buat Portfolio Data Engineer

Dengan semakin ketatnya persaingan kerja terutama bagi praktisi data, tentu kalian perlu menunjukkan keterampilan yang dimiliki dengan cara yang baik dan terorganisir. Ini tentunya akan memudahkan recruiter untuk tahu skill apa saja yang kalian kuasai dan bagaimana kemampuan tersebut dapat menyelesaikan masalah perusahaan. Tidak terkecuali sebagai data engineer. Apalagi posisi ini bisa dibilang perlu skill teknik yang kuat. Nah dimana kalian bisa menunjukkan portofolio data engineer? Berikut 4 rekomendasi platform yang bisa kalian pilih!

1. GitHub

GitHub adalah platform hosting code yang sangat populer terutama untuk berbagi dan berkolaborasi. Untuk seorang Data Engineer, GitHub menawarkan berbagai fitur membangun portofolio profesional. Kalian dapat menyimpan dan mengelola code dalam repositori GitHub, untuk menunjukkan kemampuan pemrograman, pembuatan pipeline data, dan implementasi ETL (Extract, Transform, Load).

Selain itu, GitHub menyediakan fitur-fitur tambahan yang dapat memperkaya portofolio kalian. Kalian dapat membuat README file yang informatif untuk setiap repository, menjelaskan tujuan proyek, teknologi yang digunakan, dan langkah-langkah untuk menjalankan proyek tersebut. Fitur GitHub Pages juga membantu untuk membuat situs web statis yang dapat digunakan untuk membangun portofolio online pribadi yang terintegrasi langsung dengan repositori. GitHub Actions dapat digunakan untuk mengatur workflow otomatis, seperti pengujian kode atau deployment. 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya!

2. Kaggle

Bagi seorang Data Engineer, Kaggle menawarkan berbagai alat dan fitur yang dapat digunakan untuk membangun portofolio yang mengesankan. Kalian dapat berpartisipasi dalam berbagai kompetisi yang diadakan oleh Kaggle. Dengan ini kalian dapat menunjukkan kemampuan menangani dataset besar, membangun model prediktif, dan mengoptimalkan algoritma. Bahkan kompetisi ini sering kali mencakup masalah nyata yang dihadapi oleh perusahaan besar.

Selain kompetisi, Kaggle menyediakan fasilitas untuk berbagi dan mengelola dataset dalam format yang mudah digunakan. Kalian dapat mengunggah dataset sendiri atau menggunakan dataset yang telah disediakan Kaggle untuk mengerjakan proyek data engineering. Kaggle Kernels (sekarang disebut Notebooks) memudahkan kalian untuk menulis dan menjalankan code dalam lingkungan yang terintegrasi, lengkap dengan dukungan untuk Python dan R. Kalian juga dapat membuat pipeline data, melakukan eksplorasi data, dan membangun model dalam Notebooks ini.

3. Google Colab

Google Colab adalah platform berbasis cloud yang memungkinkan kalian menulis dan menjalankan code Python dalam Jupyter Notebook yang di-host di server Google. Untuk seorang Data Engineer, Google Colab menawarkan lingkungan yang kuat dan fleksibel untuk mengembangkan dan berbagi proyek data engineering. Terlebih platform ini memberikan akses gratis ke sumber daya komputasi yang kuat, termasuk GPU dan TPU, yang sangat berguna untuk task yang memerlukan pemrosesan intensif seperti pelatihan model machine learning atau pemrosesan data skala besar.

Selain itu, Google Colab memudahkan adanya kolaborasi dengan orang lain. Notebook Colab dapat dibagikan dan diedit bersama oleh beberapa pengguna, mirip dengan Google Docs, sehingga kolaborasi real-time dalam proyek lebih mudah dilakukan. Kalian juga dapat mengintegrasikan Colab dengan Google Drive untuk menyimpan dan mengelola file dengan mudah. Fitur-fitur seperti visualisasi data interaktif, menjalankan code di berbagai sel secara berurutan, dan integrasi dengan library Python populer seperti TensorFlow, PyTorch, dan Pandas membuat Google Colab menjadi tools yang sangat berguna bagi Data Engineer.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

4. Jupyter Notebook

Sebagai seorang Data Engineer, Jupyter Notebook menyediakan environment yang fleksibel dan interaktif di mana kalian dapat menulis dan menjalankan code Python serta mendokumentasikan pekerjaan dalam sel yang sama. Fitur ini membantu kalian untuk menggabungkan code eksekusi, visualisasi data, dan narasi dalam satu dokumen. Jadi, proses membangun dan mempresentasikan pipeline data, proses ETL (Extract, Transform, Load), dan analisis data menjadi lebih mudah. Bahkan sistem ini juga memberi dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman melalui kernel Jupyter, seperti Python, R, dan Julia.

Integrasi dengan library data science seperti Pandas dan NumPy juga memudahkan untuk melakukan manipulasi dan analisis data yang kompleks. Selain itu, notebook dapat diekspor dalam berbagai format, seperti HTML, PDF, dan slide presentasi, sehingga kalian bisa berbagi hasil kerja dengan rekan kerja atau klien. Untuk mendukung kolaborasi dan versioning, notebook Jupyter dapat disimpan di platform hosting kode seperti GitHub, sehingga memungkinkan kontrol versi dan kolaborasi tim.

Ada banyak platform ini yang bisa kalian pilih untuk menunjukkan keterampilan sebagai data engineer. Tapi yang pasti, untuk bisa punya portfolio, SahabatDQ harus memiliki pemahaman yang menyeluruh terkait beragam skill yang diperlukan untuk menjadi data engineer. 

Bingung memilih tempat belajar terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!